基于深度强化学习的有源RIS辅助无线供能空中计算的波束赋形方法

本发明涉及无线通信技术领域，公开了基于深度强化学习的有源可重构智能表面（RIS）辅助无线供能空中计算的波束赋形方法，包括：构建有源RIS辅助的无线供能空中计算系统；综合考虑能量收集和有源RIS等多项约束条件，以最小化空中计算均方误差（MSE）为目标，建立联合优化混合接入节点发射协方差矩阵、接收波束向量、RIS反射矩阵及物联网设备发射功率的优化模型；将波束赋形行为建模为马尔可夫决策过程，采用基于深度确定性策略梯度（DDPG）的强化学习算法求解优化问题，并通过引入指数加权移动平均机制改善训练收敛性；仿真验证了算法的有效性，并对不同发射功率、RIS单元数、设备数量等参数对数据聚合的影响进行了分析。与现有技术相比，本发明可以通过高效的下行能量波束赋形和上行传输波束赋形获得较小的MSE，提高物联网数据聚合精度。